协同过滤技术在电子商务个性化推荐系统中的研究与应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状况 | 第11-14页 |
| ·推荐技术研究现状 | 第12-13页 |
| ·协同过滤技术研究现状 | 第13-14页 |
| ·电子商务个性化推荐系统的研究内容 | 第14-15页 |
| ·论文的研究工作与结构安排 | 第15-16页 |
| ·本文的研究内容 | 第15-16页 |
| ·本文的结构安排 | 第16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 电子商务个性化推荐系统 | 第17-23页 |
| ·电子商务简介 | 第17页 |
| ·电子商务推荐系统概述 | 第17-20页 |
| ·电子商务推荐系统的作用 | 第17-18页 |
| ·电子商务推荐系统的总体框架 | 第18-20页 |
| ·电子商务推荐系统的结构 | 第20-22页 |
| ·推荐系统输入模块 | 第20-21页 |
| ·推荐系统推荐处理模块 | 第21-22页 |
| ·推荐系统输出模块 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 个性化推荐技术 | 第23-27页 |
| ·协同过滤技术 | 第23-25页 |
| ·协同过滤概念 | 第23页 |
| ·协同过滤的原理 | 第23-24页 |
| ·协同过滤的应用 | 第24-25页 |
| ·其他推荐技术 | 第25-26页 |
| ·各种推荐技术的比较 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 协同过滤算法研究与分析 | 第27-35页 |
| ·协同过滤推荐算法分类 | 第27-29页 |
| ·基于用户的(User-Based)协同过滤算法 | 第29-31页 |
| ·兴趣建模 | 第29-30页 |
| ·最近邻搜索 | 第30-31页 |
| ·推荐产生 | 第31页 |
| ·基于项目的(Item-Based)协同过滤算法 | 第31-33页 |
| ·项目相似性计算 | 第31-33页 |
| ·推荐产生 | 第33页 |
| ·协同过滤算法在应用中面临的问题 | 第33-34页 |
| ·User-based 协同过滤算法分析 | 第33-34页 |
| ·Item-based 协同过滤算法分析 | 第34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第五章 网上商城系统设计 | 第35-52页 |
| ·需求分析 | 第35-41页 |
| ·前台展示子系统 | 第35-37页 |
| ·后台管理子系统 | 第37-39页 |
| ·推荐系统 | 第39-40页 |
| ·非功能需求 | 第40-41页 |
| ·系统设计 | 第41-51页 |
| ·系统架构 | 第41-42页 |
| ·系统整体功能架构 | 第42页 |
| ·系统总体流程 | 第42-43页 |
| ·推荐产生流程 | 第43-44页 |
| ·类结构设计 | 第44-45页 |
| ·数据库设计 | 第45-49页 |
| ·电子商务推荐系统设计 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 网上商城推荐系统实现 | 第52-59页 |
| ·推荐算法改进的思路 | 第52-53页 |
| ·CIUCF 算法的描述 | 第53-56页 |
| ·算法的表示 | 第53-54页 |
| ·算法的输入输出 | 第54页 |
| ·算法的过程 | 第54-56页 |
| ·算法的处理流程 | 第56-57页 |
| ·算法的代码实现 | 第57-58页 |
| ·开发环境 | 第57页 |
| ·相关代码介绍 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第七章 测试与实验结果 | 第59-72页 |
| ·CIUCF 算法测试 | 第59-68页 |
| ·实验数据集 | 第59页 |
| ·实验设计 | 第59-61页 |
| ·实验结果及分析 | 第61-68页 |
| ·网上商城系统运行与测试 | 第68-71页 |
| ·系统运行 | 第68-70页 |
| ·系统测试 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第八章 总结与展望 | 第72-74页 |
| ·本文总结 | 第72页 |
| ·研究与展望 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 附录：作者发表的论文情况 | 第79-80页 |
